磁盘外排序：多路归并排序的高效实现

外排序（磁盘排序）是一种在数据量远超内存容量时进行排序的方法，它通过将数据分块存储在磁盘上，利用内存对这些小块进行处理，然后再合并成有序整体。本文主要探讨的是多路归并排序在这一场景中的应用，这是一种高效的外部排序算法。 多路归并排序（External Merge Sort）是外排序中常用的一种策略，它将大数据集划分为较小且可以装入内存的子集，对每个子集进行排序，然后逐步合并这些子集，直到整个数据集有序。这种算法的优势在于它能有效利用内存对数据进行局部排序，而不会受限于单次读写磁盘的限制。 在本文提供的代码片段中，`ExternSort` 类是一个用于执行外排序的模板，它包含以下几个关键部分： 1. **初始化和析构函数**： - `ExternSort` 构造函数接受输入文件名、输出文件名以及数据块的数量作为参数。它创建了指针来存储输入和输出文件路径，并记录数据块总数。 - 析构函数负责释放内存，包括输入文件路径和输出文件路径的字符数组。 2. **sort() 函数**： - 此函数是排序的主要入口，首先记录当前时间作为排序开始时间。 - 调用 `memory_sort()` 函数对数据进行内存排序，这是内部排序的一个步骤，但因为数据量大，这部分通常在磁盘上进行。 - 接着调用 `merge_sort(file_count)`，这是一个多路归并排序的函数，它将内存排序的结果合并到一个最终的有序序列中。 - 合并完成后，再次记录当前时间，计算排序所花费的时间，并输出总耗时。 3. **辅助函数**： - `read_data()` 用于从指定的文件中读取整数数据到内存数组，返回读取到的数据个数。 - `write_data()` 是一个未完成的函数，可能用于将排序后的数据写回输出文件，但在这个代码片段中并未实现。 4. **核心算法：多路归并排序（merge_sort(file_count)）**： - 这里没有给出具体的 `merge_sort()` 实现，但我们可以推测其基本流程是将数据分割成多个较小的部分，递归地对每个部分进行排序，然后将排序好的部分两两合并，直至所有部分合并成一个有序的整体。由于篇幅限制，这里没有展示完整的归并过程，但可以想象这个过程需要借助磁盘I/O进行。 这个 `ExternSort` 类是外排序中多路归并排序的一个简化实现，它展示了如何组织数据处理流程，包括磁盘读取、内存排序和最终的归并操作。在实际应用中，开发者需要根据具体硬件环境调整数据块大小、合并策略等参数，以达到最优性能。同时，代码中提到的 `时间和磁盘IO` 的管理对于理解外排序的效率至关重要，因为这直接影响到整个排序过程的性能。